发明专利已授权

基于叶绿素荧光成像及DB-YOLOv7的绿豆叶斑病检测方法

Name: 基于叶绿素荧光成像及DB-YOLOv7的绿豆叶斑病检测方法
Brand: 淮阴工学院,江苏省农业科学院
SKU: 2023101499783
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310149978.3 📄 发布日：2026/03/18

著录项目信息

申请日

2023-02-22

公开号

CN116342487B

公开日

2025-01-03

申请人

淮阴工学院,江苏省农业科学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06V10_82 , G06N3_08 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

荧光成像图像识别人工智能算法植物病害检测荧光成像

应用场景

农业病害检测, 作物健康监测, 智慧农业, 植物表型分析

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摘要

本发明公开了一种基于叶绿素荧光成像及DB‑YOLOv7的绿豆叶斑病检测方法，预先获取绿豆叶斑病图像，通过人工标注制作绿豆叶斑病数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；构建基于DB‑YOLOv7的绿豆叶斑病检测模型；在YOLOv7模型的基础上重构了SPPCSPC模块，使其能够更有效的捕捉有效信息，增强对小病斑的提取能力；其次引入了GFPN模块并在其基础上进行了改进，缩短了高层级与低层级之间的距离，解决了路径过长导致的特征丢失问题；另外引入了CA注意力机制模块，提高了模型的鲁棒性；基于训练集和验证集对DB‑YOLOv7模型进行训练和评价；将所述测试集图像输入至训练后的DB‑YOLOv7模型进行识别，实现绿豆叶斑病检测。本发明能够有效地提高绿豆叶斑病检测的精度，具有广阔的应用前景。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116342487B

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当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20260123

?? 专利权的转移：

20250103

✅ 授权

20230714

?? 实质审查的生效：

20230627

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：79 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

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